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突破数据孤岛：多智能体感知来自独立私有源的跨领域学习
通过引入 Feature Distribution-aware Aggregation (FDA) 框架以缓解多智能体感知中的分布差异，本论文全面探讨了分布差异对现有多智能体感知系统的影响，并通过在公共 OPV2V 和 V2XSet 数据集
PDF5 months ago
AdaFGL: 异构拓扑下的联邦节点分类的新范式
AdaFGL 是一个分布式的基于图神经网络的框架，通过引入 structure Non-iid split 的概念，提供了一种解决 Federated Graph Learning 中独特异构性挑战的新范式，实验证实其在 12 个图网络基准
PDF5 months ago
知识图谱并不相同：探索真实知识图谱的属性和结构
在这篇论文中，我们对来自各个领域（如自然科学、医学和自然语言处理）的 29 个真实知识图谱数据集进行了大规模比较研究，分析了它们的属性和结构模式，并根据发现提出了针对基于知识图谱模型开发和评估的几项建议。我们相信知识图谱中丰富的结构信息可以
PDF8 months ago
FENDA-FL: 面向异构临床数据的个性化联邦学习
该研究通过扩展 FENDA 方法，提出了一种适用于临床应用的联邦学习方法，并在 FLamby 基准和 GEMINI 数据集上进行了实验证明其对异构临床数据具有鲁棒性，并通常优于现有的全局和个性化联邦学习技术。此外，实验结果对原始 FLamb
PDF9 months ago
自适应分布式核岭回归：一种适用于数据孤立的可行分布式学习方案
基于自主性参数选择、通信非敏感信息的隐私保证和性能改进的协作性的自适应分布式核岭回归 (AdaDKRR) 是解决数据孤岛问题的可行方案，并能在智能决策、价格预测和产品性能预测等领域发挥作用。
PDF10 months ago
解锁协作 AI 潜力：论联邦机器学习的社会技术挑战
以可分散、潜在隔离的数据实现人工智能模型的创建与有共同数据管理的开放，被称为联合机器学习。本研究通过文献综述、重点讨论和专家访谈提供一种系统的社会技术方面的挑战以及一个扩展的商业模式画布（Business Model Canvas），以协同
PDFa year ago
OARF 基准套件：联邦学习系统的特性和影响分析
本文提出和描述了联邦学习开放应用程序仓库（OARF），这是一个联邦机器学习系统基准套件。 OARF 使用公开可用的数据集作为图像、文本和结构化数据中的不同数据储存库，将更真实的应用场景与以前的基准集合合并，此外通过评估重要的联邦学习方面，如
PDF4 years ago